El objetivo del trabajo se centra en inferir distintas estrategias de posicionamiento de páginas Web en motores de búsqueda. El problema consiste en explorar la relación entre distintos elementos que componen la página y el posicionamiento final en los motores de búsqueda según el criterio y el dominio de las páginas. El caso de estudio propone aprender de las variables que determinan el posicionamiento de una página entre las primeras diez posiciones en algunos motores de búsqueda. Utilizamos técnicas de aprendizaje inductivo, concretamente, un algoritmo genético aplicado a la extracción de reglas de predicción con algoritmos de búsqueda global. Este algoritmo contiene modificaciones con respecto a los clásicos, población inicial uniforme, discretización USD Unparametrized Supervised Discretization), el cual maximiza la bondad global de los intervalos que obtiene, y codificación natural. Experimentamos con datos reales correspondientes al posicionamiento en los motores de búsqueda, en el área de optimización de los mismos.
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